基于混合法的月球软着陆轨迹优化

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1、基于混合法的月球软着陆轨迹优化彭坤果琳丽向开恒王平徐世杰(中国空间技术研究院载人航天总体部，北京100094)(北京航空航天大学宇航学院，北京100191)摘要：利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题．首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理；然后基于混合法思想利用庞特亚金(Pontryagin)极大值原理推导最优控制律，以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量，将终端约束作为罚函数引入评价函数中，将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题(NLP，NonlinearPro．gr

2、amming)；最后应用引导人工免疫算法(GAIA，GuidingArtificialImmuneAlgorithm)求解该优化问题．仿真结果表明，GAIA混合算法比直接法的寻优速度快，终端误差小，且可搜索到理论最优轨迹；同时，GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大，降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度．关键词：月球软着陆；轨迹优化；最优控制；混合法；人工免疫算法中图分类号：V412．4文献标识码：A文章编号：1001-5965(2014)07-0910-06Optimizationofl

3、unarsoftlandingtrajectorybasedonhybridmethodPengKunGuoLinliXiangKaihengWangPing(InstituteofMannedSpaceSystemEngineering，ChinaAcademyofSpaceTechnology，Beijing100094，China)XuShijie(SchoolofAstronautics，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beiji

4、ng100191，China)Abstract：Thelunarsoftlandingtrajectorywasoptimizedbyhybridmethodandartificialimmunealgo—rithm(AIA)．Firstly，thesystemmodeloflunarsoftlaudingtrajectorywasestablishedandnormalized．Sec-ondly，theoptimizationproblemoflunarsoftlandingtrajector

5、ywasconvertedintoanonlinearprogramming(NLP)viahybridmethod，inwhichoptimalcontrollawwasderivedbyPontryagin’Smaximumprinciple，theinitialvaluesofadjointvariablesandterminaltimewerevariablestobeoptimized，andterminalconstraintswereintroducedintoevaluationf

6、unctionaspenaltyterms．Finally，aguidingartificialimmunealgorithm(GAIA)wasappliedtosolvethisoptimizationproblem．SimulationresultsshowthattheGAIAhybridmethodhasfasteroptimizationspeedandhigheroptimizationprecisionthandirectmethod，andcanobtainthetheoreti-

7、caloptimaltrajectory．Meanwhile，GAIAhybridmethodhaslargerconvergencerangeofinitialvalueofadjointvariablesthanindirectmethod，andreducesthedifficultyofsearchingoptimallunarsoftlandingtrajectory．Keywords：lunarsoftlanding；trajectoryoptimization；optimalcont

8、rol；hybridmethod；artificialim—munealgorithm在进行无人月面勘探或载人登月任务时，都需要使着陆器实现月球表面软着陆，以保证仪器设备以及航天员的安全．在典型的月球软着陆过程中，从环月轨道下降到月球表面主要可分为2个阶段：霍曼转移段和动力下降段．其中，霍曼转移段指着陆器从环月停泊轨道通过霍曼变轨进入收稿日期：2013．12-05；网络出版时间：2014-04—1411：21；DOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2013．071